## PENERAPAN
DATA

## MINING UNTUK PREDIKSI PERILAKU  PELANGGAN  MENGGUNAKAN  MULTIPLE LINEAR REGRESSION
Nurrika Riskya 1* , Selvira  Yuliana 2
1,2 Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid; Karanganyar, Paiton, Probolinggo,Jawa Timur, 67291; telp:0888 30 77077
Riwayat artikel: Received:19  Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Prediksi; Pelanggan; Data mining; Multiple linear regression.
Corespondent Email: nurrikariskya@gmail.com
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Banyaknya  persaingan  dalam  industri  perdagangan  khususnya dalam  bidang  Fashion.  Di  Indonesia  bahkan  diluar  negeri  kini  semakin berkembang  menegikuti  arus  tren  modernisasi,  keberadaan  Abaya  sangat mendukung  penampilan  dan  membuat  mereka  lebih  menarik  serta  trand  di kalangan  masyarakat.  Selain  itu,  pendapatan  abaya  lebih  meningkat  saat mendekati  hari-hari  raya  serta  hari  besar  lainnya.  Namun  dengan  adanya perkembangan membuat masyarakat sangat selektif dalam menantukan gaya hidup mereka. Hal tersebut seolah mengharuskan perusahaan untuk lebih baik lagi dalam mengatur strategi penjualannya, terutama dalam memahami serta memprediksi  perilaku  palanggan  terhadap  produsen.  Dengan  adanya  Data Mining  diupayakan  untuk  dapat  memprediksi  perilaku  pelanggan  dengan adanya Produk Abaya yang diinginkan baik dari Model, Jenis Kelamin, Berat Badan, SKU, PB, LD, dan Harga. Hasil dari penelitian ini dapat ditentukan menggunakan Algoritma Linier Regresi Berganda dengan nilai akurasi 100 %
Abstract. There is a lot of competition in the trade industry, especially in the field of fashion. In Indonesia and even abroad, it is now growing following the trend of modernization, the existence of Abayas really supports appearance and  makes  them  more  attractive  and  trendy  among  the  people.  In  addition, abaya income increases more when approaching holidays and other holidays. However,  with  the  existence  of  developments,  people  are  very  selective  in determining  their  lifestyle.  This  seems  to  require  companies  to  be  better  at managing  their  sales  strategy,  especially  in  understanding  and  predicting customer behavior towards producers. With Data Mining, efforts are made to be  able  to  predict  customer  behavior  with  the  desired  Abaya  product  from Model, Gender, Weight, SKU, PB, LD, and Price. The results of this study can be  determined  using  the  Multiple  Regression  Linear  Algorithm  with  an accuracy value of  100 %.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Nurrika et al

## 1. PENDAHULUAN
Pemahaman  pelanggan  yang  baik  adalah investasi  bagi  perusahaan,  tetapi  masalahnya adalah bagaimana perusahaan dapat menganalisis  dan  mengidentifikasi  pelanggan mereka.  Pelanggan  adalah  kelompok  atau individu yang membeli produk atau jasa sesuai dengan  pilihan  mereka  sendiri,  dengan mempertimbangkan  utilitas  dan  harga  dari setiap produk atau jasa [1]. Sebuah bisnis atau industri  harus  dapat  mengantisipasi  dan mengetahui  bagaimana  tanggapan  pelanggan terhadap  bisnis  yang  akan  dibutuhkan,  karena pelanggan  biasanya  cenderung  kembali  untuk membeli  tambahan.  Bisnis  harus  berusaha untuk  meningkatkan  penjualan  produk  dan menerima  umpan  balik  yang  baik  dari pelanggan atau klien.
Keberadaan  toko  modern  dan  toko  online menjadi  pesaing  berat  bagi  toko  atau  kios  di pasar  tradisional.  Walaupun  perdagangan semakin banyak dilakukan dengan sistem atau teknologi modern, keberadaan pasar tradisional masih menjadi pilihan, adanya sistem perdagangan  merupakan  keunggulan  pasar tradisional  yang  tidak  terdapat  pada  pasar modern. Kebutuhan pokok seperti beras, sayur, pakaian dan peralatan dapur dapat dipenuhi di pasar tradisional [2]. Saat ini, ketika persaingan industri di bidang fashion sangat ketat, terutama di  industri  pakaian,  perusahaan  berlomba- lomba  menawarkan  barang  dengan  cara  yang berbeda  untuk  menarik  pelanggan  pada  bahan yang  dijual  [3].    Banyak  perusahaan  mencoba menawarkan model-model terbaru yang menggunakan bahan berkualitas tinggi, memproduksi  model  yang  dirancang  toko  dan bahkan menawarkan harga yang ramah kantong (murah).  Sekarang  Indonesia  bahkan  negara- negara lain memiliki program yang relatif besar yang  menyebar  ke  desa-desa  terpencil  di seluruh  dunia.  Media  aplikasi  antara  lain Shoope,  Tik  Tok,  Lazada,  Pedia  Store  dan sebagainya.  Tapi  itu  semua  tergantung  pilihan pelanggan,  dia  memilih  pakaian  yang  relatif mahal atau terjangkau. Jika diamati lebih dekat, pembelian  hanyalah  satu  langkah  dalam keseluruhan  proses  keputusan  pembelian konsumen. Proses keputusan pembelian konsumen meliputi tahapan identifikasi masalah, pencarian informasi, evaluasi alternatif,  pembelian  dan  evaluasi  proses pembelian.  Namun,  konsumen  tidak  selalu
melalui  atau  menyelesaikan  semua  langkah tersebut. Keseluruhan proses tersebut biasanya dilakukan  hanya  dalam  situasi  tertentu, misalnya sehubungan dengan pembelian pertama  dan/atau  pada  saat  membeli  barang dengan  harga  atau  nilai  yang  relatif  tinggi. Secara umum, konsumen lebih mudah mengambil keputusan pembelian berulang atau terus  menerus  untuk  produk  yang  sama  [4]. Oleh  karena itu,  berdasarkan  apa  yang  terjadi, perusahaan  harus  berusaha  mengantisipasi pelanggan  baik  dari  segi  keputusan  pelanggan maupun  reaksi  atau  perilaku  pelanggan. Tentunya  dalam  melakukan  prediksi  tersebut diperlukan beberapa variabel untuk mengumpulkan  data  guna  memprediksi  nilai variabel yang belum diketahui.
Dalam  proses  data  mining,  data  mining dapat melakukan proses membagi dan mengekstraksi  informasi  dari  data  yang berjumlah besar untuk menemukan suatu pola. Penambangan  data  adalah  serangkaian  proses untuk  mengekstraksi  nilai  dari  kumpulan  data dalam  bentuk  informasi  yang  tidak  diketahui secara  manual  [5].  Beberapa  metode  atau algoritma dapat digunakan dalam data mining, algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah  algoritma  multiple  linear  regression untuk memprediksi perilaku pelanggan. Multiple  linear  regression  adalah  model statistik  yang  digunakan  untuk  memprediksi hubungan linier antara variabel yang diprediksi dan  beberapa  variabel  [6].  Multiple  Linear Regression  merupakan  metode  yang  sering digunakan  dalam  pengambilan  keputusan bisnis.  Dengan  metode  ini,  perusahaan  lebih mudah memprediksi pelanggannya.
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  kami mengusulkan  sebuah  studi  yang  berkaitan dengan penerapan data mining untuk memprediksi perilaku pelanggan dengan menggunakan Multiple Linear Regression.
Algoritma Multiple Liner Regression dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  regresi  linier sederhana dan regresi linier berganda. Hubungan  antara  satu  variabel  terikat  dengan satu  variabel  bebas  disebut  regresi  linier sederhana,  sedangkan  hubungan  antara  satu variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas  disebut  regresi  berganda.Identifikasi dengan rumusan masalah yang menjadi pokok penelitian. Belanja online dan penjualan online mengakibatkan konsumen mengajukan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
permintaan retur dengan berbagai alasan, yang tujuannya bukan untuk bertanggung jawab atas pembeliannya. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi data mining untuk memprediksi perilaku pelanggan dengan menggunakan regresi linier berganda.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
1. Data Mining Data  mining  merupakan  suatu metode  pengolahan  pada  data  untuk menemukan pola yang tersembunyi dari sebuah  data  dan  hasil  dari  pengolahan data  dengan  metode  data  mining  dapat digunakan dalam pengambilan keputusan  di  masa  depan  [7].  Data mining  juga  merupakan  metode  untuk menemukan informasi baru yang berguna dari kumpulan data yang besar dan dapat membantu
dalam pengambilan suatu keputusan [8].
2. Multiple Linear Regression Multiple  Linear  Regression adalah  suatu  model  regresi  linear  yang melibatkan lebih dari satu variable bebas atau  predictor  [9].  Multiple  linear regression  memiliki  tingkat  akurasi yang  tinggi  Algoritma  multiple  linear regression cocok digunakan pada penelitian  yang  memiliki  variable independen lebih dari satu [10]. 3. Prediksi
Prediksi adalah sebuah peramalan atau pemikiran dalam mengatasi  sesuatu  yang  akan  terjadi secara  pola  pikir  dalam  diri  manusia. Suatu prediksi akan terjadi jika didasari oleh  informasi  pada  masa  sebelum terjadi  prediksi,  tujuan  dari  prediksi adalah melakukan tindakan yang diperlukan  untuk  bersiap  menghadapi sesuatu yang akan terjadi [11].
4. Pelanggan Pelanggan  merupakan  salah satu  dari  sekian  banyak  sumber keuntungan untuk
perusahaan, pelanggan  memegang  peranan  penting dalam  proses  strategi  bisnis.  Dimasa persaingan  industri  yang  semakin  ketat saat ini mengharuskan setiap perusahaan harus jeli dalam mengenali pelanggan , baik  dalam  melakukan  analisis  pasar ataupun  pemberian  reward  untuk  dapat
menciptakan  hubungan  baik  antara pelanggan  dan  perusahaan  serta  dapat meningkatkan  loyalitas  dari  pelanggan [3].

## 3. METODE PENELITIAN
2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan hal terpenting demi keberhasilan penelitian,  dalam  penelitian  data  yang dikumpulkan digunakan untuk pemecahan  masalah  yang  ada,  sehingga data-data  tersebut  harus  benar-benar dapat  dipercaya  dan  akurat  [12].  Untuk penelitian makalah ini, penulis mengambil  kumpulan  data  dari  Toko Abaya  Navi-Navi.  yang  berisi  banyak atribut yang diperlukan, yaitu data untuk memprediksi perilaku pelanggan di desa Banjarsari. Kemudian proses selanjutnya adalah meneliti dan mengumpulkan literatur yang erat kaitannya dengan regresi linier berganda yang  sumbernya  dapat  diperoleh  dari internet dan buku-buku tambahan.
2.2 Pengolahan Data
Data prediksi perilaku pelanggan  yang  telah  didapatkan  dari Toko  Abaya  Navi  Navi  desa  Banjarsari yang  terdiri  dari  atribut  Id  Produk, Gender, Age, Weight, SKU, PB, LD dan Price  selanjutnya  data  tersebut  masuk kedalam pre-processing data atau dimana data yang belum lengkap atau yang masih berisikan  NaN  ataupun  data  yang  tidak stabil akan diseleksi dan dihapus. Dalam penelitian  ini  tidak  ada  atribut  yang dihapus  karena  semua  atribut  yang dimiliki  sudah  relevan  untuk  dapat digunakan,karena pada algoritma multiple linear regession variabel X yang diperlukn  harus  ada  7  dan  variabel  Y yang  diperlukan  ada  1.  Pada  bagian gender  seharusnya  merupakan  atribut yang  tidak  diperlukan,karena  pada datanya  hanya  berisikan  1  jenis  saja namun atribut atau variabel tersebut tidak bisa  di  hapus  karena  data  yang  dimiliki atau  yang  didapatkan  hanya  ada  8 variabel  dan  sedangkan  pada  pengujian algoritma ini dta yang dimiliki harus ada 8 variabel.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Nurrika et al
Pada gambar di atas, penelitian terlebih  dahulu  diawali  dengan  studi pustaka,  artinya  kita  mencari  referensi dan  metode  terdekat  sesuai  dengan penelitian  kita  yang  fokus  untuk memprediksi perilaku pelanggan.
Kemudian,  ketika  kami  mengumpulkan data,  kami  meminta  data  dari  Toko Abaya  Navi-Navi  dan  memproses  data terlebih  dahulu  untuk  membersihkan data. Data tersebut dilanjutkan ke dalam proses perhitungan dengan
menggunakan  metode  multiple  linear regression  dimana  data  terlebih  dahulu dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  uji  atau data  uji  dan  data  latih  atau  data  latih. Hanya dengan begitu perilaku pelanggan dapat  diprediksi  dengan  akurasi  dan spesifikasi yang tersedia [13].

## 2.3 Pengujian Metode
Hubungan antara satu variabel dependen dan independen disebut dengan  simple  regresi  linear, sedangkan multiple  linear  regression  merupakan hubungan antara datu variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen  [14].  Algoritma  Multiple
Linear  Regression  merupakan  algoritma yang  memiliki  variabel  lebih  dari  satu
[15].
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada langkah ini terdapat sekitar 268 data dengan 8 variabel yang kita dapatkan dari tempat  penelitian  yakni  Toko  Abaya Navi –  Navi  desa  Banjar  Sari
Probolinggo  dengan  Atribut  pada  table dataset berikut: Tabel 1 Data Produk Penjelasan setiap kolom : 1. Id  Produk : Model perbaju 2. Gender : Jenis kelamin 3. Age : Usia dewasa dan kids 4. Weght : Berat badan 5. SKU : Kode angka (ukuran) 6. PB : Panjang badan 7. LD : Lebad dada 8. Price : Harga setiap model
Pada table diatas tergdapat 268 baris data dan 8 kolom yang mencantumkan ukuran produk  berdasarkan  umur,  berat,  SKU, PB, LD dan harga. Kemudian, bahan jet black  Arab  Saudi  digunakan  sebagai bahan  produk,  yang  lembut,  buram, hitam pekat dan sangat nyaman dipakai. Untuk  kualitas  bordir,  bordir  langsung dijahit ke bahan dengan rangka komputer dan disemprot mata-mata (bordir asli/tidak  dilem).  Kemudian  dibuat applique menggunakan bahan
berkualitas,  lace,  tile  brokat  impor  dan lokal serta jahitan berkualitas.
df = pd.read_csv('datasetabaya.csv', usecols  =  ['ID  PRODUK',  'GENDER', 'AGE',  'WEGHT',  'SKU',  'PB',  'LD', 'PRICE'])
Pada input data terdapat variable df yang berisi data dari datasetabaya.csv
▪ Nama data yang di load adalah df
▪ Data  aslinya  bernama  pd.read_csv dan memiliki banyak kolom (features) Mulai Studi
Pustaka Pengumpula n Data Pengolahan Data Pengujian Metode
Selesai Hasil Gambar 1 Bagan Alur
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
▪ Data  ini  menggunakan  beberapa fitur  saja  yaitu  id  produk,  gender, age, weght, sku, pb, ld, dan price.
Dari  data  yang  telah  didapatkan kemudian  diproses  untuk  mencari missing  value  pada  data.  Dan  ternyata pada data set ini sudah tidak ada Missing Valuenya.
Exploratory data analisis untuk mengenal data lebih jauh
Gambar 2 Id Produk Gambar 3 Age Gambar 5 SKU Gambar 6 PB Gambar 7 LD
Pada  gambar  diatas  mengetahui  tentang distribusi  dari  tokotersebut  dari  Id Produk, Age, Sku, PB, hingga LD.
Berikut  ini  penjelasan  tentang  gambar diatas : Gambar 4 Weght
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
1. ID PRODUK :  Produk  merupakan barang yang di tawarkan pada konsumen  agar  di beli, dikonsumsi, atau digunakan untuk    memenuhi kebutuhan mereka 2. AGE :  Menjelaskan  tentang usia antara baju dewasa dan anak. 3. WEGHT : Berat badan 4. SKU : Solusi  mudah  untuk custamer yang menentukan  ukuran pakainnya. 5. PB : Panjang badan 6. LD : Lebar dada
Pada Gamabar diatas mengetahui tentang distribusi  dari  analisis  price  (harga). Harga  merupakan  suatu  unsur  yang disampaikan kepada
konsumen
mengenai  nilai  suatu  produk  dan dinyatakan  dengan  uang  [16].  Dengan kata  lain  harga  dapat  didefinisikan sejumlah  uang  yang  harus  di  berikan konsumen kepada penjual sebagai balasan apa yang beli konsumen.Penentuan  harga  ini  tidak hanya tentang murah ataupun mahal,namun  di  artikan  sebagai  harga yang  tepat,dimana  hal  ini  tergantung pada beberapa faktor
seperti
kualitas,harga dari suplier,daya beli,kondisi pesaingan,dsb [17]. 3.2 Pengolahan Data Teknik pegumpulan data merupakan langkah yang paling strategis dalam  penelitian,  karena  tujuan  utama dari penelitian  adalah mendapatkan data. Tanpa mengetahui tekhnik pengumpulan data,maka peneliti tidak akan mendapatkan  data  yang  memenuhi standar data yang ditetapkan.
#pengolahan data (preprosessing) x = df.drop(columns='ID PRODUK') y = df['PRICE']
#split data training dan testing from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=4) #cek shape print(x_train.shape) print(y_train.shape) print(x_test.shape) print(y_test.shape)
Pada Preprosessing terdapat ID PRODUK sebagai variabel x dan PRICE sebagai  variabel  y.  kemudian  split  data menjadi training and testing dengan porsi 80:20  dan  cek  shape  dari  data  training dan testing.

## 3.3 Pengujian Metode
Secara  matematis,  persamaan multiple linear regression / linear regresi berganda adalah sebagai berikut :
y = b + e + ml*xl + m2*x2 + . . . + mn*xn
y = Variabel dependen mn = Koefisien dari persamaan xn = Variabel independen b = intersep e = error
Perbedaan  dengan  Regresi  Linier Sederhana adalah jumlah variabel bebas (x) di Regresi Linier Berganda lebih dari 1.  Tujuan  dari  kedua  metode  tersebut adalah  sama  yaitu  untuk  memprediksi nilai dari Y.
1. Membuat objek linear regresi
2. Train  model  menggunakan  data pelatihan yang sudah dipisah
Gambar 8 Univariate Analisis Price
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
3. Mencari  tau  accuracy  score  dari model kita menggunakan testing data yang sudah displit.
4. Hasil prediksi perilaku pelanggan

## 5. Evaluasi hasil
Dari  hasil  pengujian  diatas  Model Mchine  learning  mendapatkan  skor akurasi sebesar 100 %. Sudah sangat baik dalam  memprediksi  perilaku  pelanggan yang  berdasarkan  atribut  atau  variable yang ada.
Pada  pemodelan  Multiple  Linear Regression  data  dipisah  menjadi  data latih dan data uji, terdapat 268 data latih dan  terdapat  8  data  uji.  Ada  7  variabel dependen yang digunakan ID PRODUK,
GENDER (Jenis Kelamin), AGE (Umur
/  Usia),  WEGHT    (Berat  badan),  SKU (Ukuran Baju), PB (Panjang Badan), LD (lebar  Dana).  Variabel  independen  atau target  variable  yakni  adalah  PRICE (Harga)  pada  Abaya.  Data  traning  268 data  digunakan  dalam  membuat  model Multiple  Linear  regression,  dan  data
testing dipakai untuk mengetahui akurasi pengujian algoritma yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN
a. Prediksi  perilaku  pelanggan  ini  sangat dipengaruhi  oleh  proses  transaksi  dan kepercayaan.Untuk mencari prediksi
perilaku  pelanggan  ini,maka  perlu  suatu metode yang mendukung hal tersebut, dan itu bisa didapat dari metode multiple linear regression.Prediksi  bisa  di  dapat  dari berbagai macam factor dan variabel.Faktor tersebut  haruslah  dibiplih  sesuai  kriteria agar akurat dalam melakukan prediksi.Skor  akurasi  dari  model  data  ini menggunakan  testing  data  yang  sudah displit,lalu dari data tersebut di cari akurasi model  Multiple  linear  regression  yang menghasilkan akurasi 100%. b. Dalam  penelitian  tentunya  masih  kurang sempurna atau masih terdapat kekurangan,oleh  karena  itu  penulis  ingin menyampaikan  saran,dalam  penelitian  ini masih terdapat banyak metode lainnya dan perlu ada masukkan beberapa variable agar akurasi bisa lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. W. R. R. Putra, “Implementasi Data Mining Pemilihan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan Algoritma K-Means Implementation,” Intecoms J. Inf.  Technol. Comput. Sci , vol. 1, no. 1, pp. 227–249, 2018.
[2]  R.  Rusham,  “Analisis  Dampak  Pertumbuhan Pasar  Moderen,” ”  Ilm.  Ekon.  Manaj.  Dan Kewirausahaan  “Optimal,” vol. 10, no. 2, pp. 153–166, 2016.
[3]  M. A. Jihad, “Pemanfaatan Metode Technique for  Order  Preference    By  Similiarity  To  Ideal Solution (Topsis) Untuk Menentukan
Pelanggan Terbaik,”,” J. Inf. dan Komput., vol. 7, no. 1, pp. 1-6, 2019.
[4]  F.  Fitriany  and  L.  O.  A.  Kamaluddin, “Pengaruh  Perilaku  Konsumen  Terhadap Pembelian  Produk  KFC  di  Makassar,” Jesya , vol. 5, no. 2, pp. 2762–2775, Aug. 2022, doi: 10.36778/jesya.v5i2.898.
[5]  P.  S.  R.  J.  T.  Samudra,  B.  H.  Hayadi, “Komparasi  3  Metode  Algoritma  Klasifikasi Data Mining Pada Prediksi Kenaikan Jabatan,”,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 2,
p. hal. 127, 2022.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Nurrika et al
[6]  L. Prasetyo, V. R., Lazuardi, H., Mulyono, A. A.,  C.,  “Penerapan  Aplikasi    RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar  Rupiah Terhadap US  Dollar  Dengan  Metode    Regresi  Linier.,” Jurnal  Nasional  Teknologi    Dan  Sistem Informasi,  7(1), 2021,  [Online].  Available: https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i1.2021.8- 17
[7]  N. N. Y. Syahra, dan E. Elfitriani, “Penerapan Metode  Fp-Growth  Untuk  Penjualan  Produk
Seni  Ukir  Pada  Buulolo  Galery,” J-SISKO TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.
Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 45, 2022, doi:
10.53513/jsk.v5i1.4770.
[8]  J. H. F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi,”
J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, pp.
1187–1194, 2021,
doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
[9]  A.  L.  A.  Febriyanto,  H.  Lestiawan,  and  W. Wicaksono, “Analisa Prakiraan Cuaca dengan Parameter Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan  Kecepatan  Angin  Menggunakan  Regresi Linear Berganda,” JOINS (Journal of Information System) , vol. 5, no. 1, pp. 10–17, 2020.
[10]  Y.  R.  N.  S.  Utomo,  and  Sartikha,  “Prediksi Kelayakan Operasional Mesin Rivet
Menggunakan  Regresi  Linear  Berganda,” Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil  Penelitian dan Industri Terapan , vol. 10, no. 01, pp. 10– 15, 2021.
[11]  S.  G.,  Shivam,  P,  “Disease  Prediction  Using Machine Learning,” IRE Journals , no. 10 April 2020, p. vol.3, 2021.
[12]  Sugiyono,  “Metode  penelitian  kuantitatif, kualitatif,  dan  R&D.,” Bdg.  CV  Alvabeta ,  p. 142, 2018.
[13]  F.  Ayuni,  G.  N.,  D.,  “Penerapan  Metode Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Penjualan Properti pada  PT   XYZ.,” Jurnal  Telematika ,
vol. 14(2), pp. 79–86, 2019.
[14]  H.  W.  Herwanto  Widiyaningtyas,  T.  ,.  &. Indriana,  P.,  “Penerapan  Algoritme  Linear Regression  untuk  Prediksi  Hasil  Panen Tanaman  Padi,” Jurnal  Nasional  Teknik Elektro  Dan Teknologi Informasi (JNTETI) , p. 364, 2019.
[15]  I.  L.  L.  Gaol  Sinurat,  S.  ,.  &.  Siagian,  E.  R., “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode Regresi  Linear  Berganda  Untuk  Memprediksi Data  Persediaan  Buku  Pada  Pt.  Yudhistira
Ghalia  Indonesia  Area  Sumatera  Utara,” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi Dan Komputer) , pp. 130–133, 2019.
[16]  D. Suhendro, “The Influence of Marketing Mix ( 4P ) on Consumer Loyalty on Indomaret and Alfamart  Mini  market  in  Pematangsiantar
City,” J. Konsep Bisnis Dan Manaj , vol. 5, no. 2, pp. 206–220, 2019.
[17]  D.  R.  R.  D.  Handayani,  and  W.  Fauzzia, “Pengembahang  Pemasaran  Produk  Roti  dan Pastry    dengan  Bauran  Pemasaran  4P  di  Sari Good  Bakery,” J.  Abdimas  BSI  J.  Pengabdi.
Kpd. Masy , vol. 2,  no. 1, pp. 233–243, 2019.